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Gemini LLM 抓取实时高级接口 ​

POST /v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/live/advanced

接口说明 ​

Live Gemini LLM Scraper Advanced 用于实时获取 Gemini 的结构化回答结果。返回会受到所选地区、语言和****影响。

  • 请求方式：POST
  • 接口地址：https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/live/advanced

该接口为实时接口，单次请求支持 1 个任务。 接口频率上限为每分钟 2000 次 API 调用。 当前该实时接口的最长执行时间可达 120 秒。

参考价约 ¥0.0640 / 次 扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

所有 POST 数据均需使用 JSON（UTF-8 编码）提交，且请求体格式为 JSON 数组：

json
[
 {
 "language_code": "en",
 "location_code": 2840,
 "keyword": "albert einstein"
 }
]

请求参数 ​

字段名类型说明
keywordstring填。查询，最长支持 2000 个字符。 %## 会被解码，+ 会被解码为空格。如果本身需要 %，请写为 %25；如果需要 +，请写为 %2B。
location_namestring搜索地区完整名称。当未传 location_code 或 location_coordinate 时填。传该字段后，无需再传 location_code 或 location_coordinate。可通过 /v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/locations 获取可用地区列表。示例：United States
location_codeinteger搜索地区编码。当未传 location_name 或 location_coordinate 时填。传该字段后，无需再传 location_name 或 location_coordinate。可通过 /v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/locations 获取可用地区编码。示例：2840
location_coordinatestringGPS 坐标位置。当未传 location_name 或 location_code 时填。传该字段后，无需再传 location_name 或 location_code。格式为 "latitude,longitude,radius"。latitude 和 longitude 最多支持 7 位小数；radius 最小值为 199（毫米），最大值为 199999（毫米）。示例：53.476225,-2.243572,200
language_namestring搜索语言完整名称。当未传 language_code 时填。传后无需再传 language_code。可通过 /v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/languages 获取可用语言列表。示例：English
language_codestring搜索语言编码。当未传 language_name 时填。传后无需再传 language_name。可通过 /v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/languages 获取可用语言编码。示例：en
tagstring可选，自定义任务标识，最长 255 字符。便于将请求与结果进行匹，响应中的 data 对象会返回该值。

响应结构 ​

接口返回 JSON 对象，顶层 tasks 数组，每个任务对应一次请求结果。

顶层响应字段 ​

字段名类型说明
versionstringAPI 当前版本
status_codeinteger通用状态码，完整错误码可参考 /v3/appendix/errors
status_messagestring通用状态信息
timestring执行耗时，单位秒
costfloat本次请求总费用，单位 USD
tasks_countintegertasks 数组中的任务数量
tasks_errorinteger返回错误的任务数量
tasksarray任务结果数组

tasks[] 字段 ​

字段名类型说明
idstring任务唯一标识，UUID 格式
status_codeinteger任务状态码，范围通常为 10000-60000，完整列表参考 /v3/appendix/errors
status_messagestring任务状态信息
timestring任务执行耗时，单位秒
costfloat单任务费用，单位 USD
result_countintegerresult 数组中的数量
patharrayURL 路径
dataobject返回提交时传的任务参数
resultarray结果数组

result[] 字段 ​

字段名类型说明
keywordstring请求中的。返回时 %## 会被解码，+ 会被解码为空格
location_codeinteger请求中的地区编码
language_codestring请求中的语言编码
modelstring模型版本标识
datetimestring结果获取时间，UTC 格式：yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00
markdownstring聚合结果的 Markdown
sourcesarray模型最终回答中引用或依赖的来源列表
se_results_countinteger结果总数
item_typesarray结果项类型列表，可能：gemini_text、gemini_table、gemini_images
items_countintegeritems 数组中的结果项数量
itemsarray结构化结果项数组

sources[] 字段 ​

字段名类型说明
typestring固定为 gemini_source
titlestring来源标题
snippetstring来源摘要
domainstring来源域名
urlstring来源链接
thumbnailstring来源缩略图
source_namestring来源名称
publication_datestring发布时间，格式：yyyy-mm-dd hh:mm:ss +00:00
markdownstring该来源的 Markdown 表示

items[] 结果项类型 ​

1）gemini_text ​

文本结果块。

字段名类型说明
typestring固定为 gemini_text
rank_groupinteger同类型结果中的组排名
rank_absoluteinteger在整个 SERP 中的绝对排名
markdownstringMarkdown 格式文本
original_textstring未格式化的原始文本
sourcesarray文本块引用来源列表

2）gemini_table ​

表格结果块。

字段名类型说明
typestring固定为 gemini_table
rank_groupinteger同类型结果中的组排名
rank_absoluteinteger在整个 SERP 中的绝对排名
markdownstringMarkdown 格式表格
original_textstring未格式化的原始文本
tableobject表格结构对象

table 对象字段 ​

字段名类型说明
table_headerarray表头
table_contentarray表格数组，每个子数组表示一行

3）gemini_images ​

图片结果块。

字段名类型说明
typestring固定为 gemini_images
rank_groupinteger同类型结果中的组排名
rank_absoluteinteger在整个 SERP 中的绝对排名
markdownstringMarkdown 格式图片
itemsarray图片子项数组

gemini_images.items[] 字段 ​

字段名类型说明
typestring固定为 gemini_images_element
urlstring页面 URL
altstring图片 alt 文本
image_urlstring图片地址；可能指向原始资源，也可能指向平台缓存存储
markdownstringMarkdown 格式

请求示例 ​

cURL ​

bash
curl --location --request POST "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/live/advanced" \
--header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '[
 {
 "language_code": "en",
 "location_code": 2840,
 "keyword": "albert einstein"
 }
]'

Python ​

python
import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/live/advanced"
headers = {
 "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
}
data = [
 {
 "language_code": "en",
 "location_code": 2840,
 "keyword": "albert einstein"
 }
]

response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=180)
print(response.json)

TypeScript ​

typescript
import axios from "axios";

async function fetchGeminiLlmScraperAdvanced {
 const response = await axios.post(
 "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_scraper/live/advanced",
 [
 {
 language_code: "en",
 location_code: 2840,
 keyword: "albert einstein",
 },
 ],
 {
 headers: {
 Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json",
 },
 timeout: 180000,
 }
 );

 console.log(response.data);
}

fetchGeminiLlmScraperAdvanced.catch(console.error);

响应示例 ​

json
{
 "version": "0.1.20260218",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "27.1013 sec.",
 "cost": 0.004,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "data": {
 "api": "ai_optimization",
 "function": "llm_scraper",
 "se": "gemini",
 "language_code": "en",
 "location_code": 2840,
 "keyword": "albert einstein",
 "device": "desktop",
 "os": "windows"
 },
 "result": [
 {
 "keyword": "albert einstein",
 "location_code": 2840,
 "language_code": "en",
 "markdown": "示例已省略，返回为 Gemini 的 Markdown 结构化回答",
 "sources": [],
 "se_results_count": 0,
 "item_types": [
 "gemini_text",
 "gemini_table",
 "gemini_images"
 ],
 "items_count": 5,
 "items": [
 {
 "type": "gemini_text",
 "rank_group": 1,
 "rank_absolute": 1,
 "markdown": "Albert Einstein is arguably the most famous physicist in history...",
 "original_text": "Albert Einstein is arguably the most famous physicist in history...",
 "sources": []
 },
 {
 "type": "gemini_table",
 "rank_group": 1,
 "rank_absolute": 4,
 "markdown": "| Aspect | Detail | ...",
 "original_text": "Aspect Detail ...",
 "table": {
 "table_header": [],
 "table_content": []
 }
 },
 {
 "type": "gemini_images",
 "rank_group": 1,
 "rank_absolute": 5,
 "markdown": "![image](https://example.com/image.jpg)",
 "items": [
 {
 "type": "gemini_images_element",
 "url": "https://example.com/page",
 "alt": "example image",
 "image_url": "https://example.com/image.jpg",
 "markdown": "![image](https://example.com/image.jpg)"
 }
 ]
 }
 ]
 }
 ]
 }
 ]
}

状态码与错误处理 ​

  • 顶层 status_code 表示整次请求的处理状态
  • tasks[].status_code 表示单个任务状态
  • 建议同时校验：
  • HTTP 状态码
  • 顶层 status_code
  • 任务级 tasks[].status_code

完整错误码与说明请参考：/v3/appendix/errors

建议重点处理以下：

  • 请求参数缺失或格式错误
  • 地区与语言组合不可用 -时或执行时间过长 -额、频率限制或余额不足
  • 部分任务返回成功、部分任务失败的（虽然该实时接口单次支持 1 个任务，仍建议保留统一处理逻辑）

使用要点 ​

  1. keyword 为填，且最长 2000 字符。
  2. 地区参数三选一：location_name、location_code、location_coordinate。
  3. 语言参数二选一：language_name、language_code。
  4. 单次实时请求支持 1 个任务，请求体仍需使用 JSON 数组格式 [{...}]。
  5. 返回结果除整体 markdown 外，还会拆分为 gemini_text、gemini_table、gemini_images 等结构化块，适合下游做提取、引用分析和可视化处理。

实用场景 ​

  • 监控 AI 答案表现：按、地区、语言抓取 Gemini 回答，评估品牌或专题在 AI 回答中的呈现方式。
  • 提取引用来源：分析 sources 中被引用的网站、页面与来源名称，识别被 AI 采用的机会点。
  • 拆解回答结构：基于 items 中的文本、表格、图片模块，研究 AI 回答的组织形式，指导生产与页面优化。
  • 比较多地区结果差异：针对不同 location_code 采集同一结果，识别地域性偏差与本地化优化空间。
  • 构建报库：沉淀 markdown、original_text、来源链接和图片信息，为 SEO、营销和竞品分析提供结构化数据资产。

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